课程简介

在金融业数字化加速的背景下，传统客服面临体验割裂、长尾需求难覆盖、人效瓶颈等核心挑战。企业通过系统性解析大模型与多Agent协同技术，构建覆盖客户服务全生命周期的智能化跃迁方案：从进线前的意图预测与主动服务，到进线中的多Agent任务协同与复杂决策，直至人工坐席端的Copilot实时赋能，可主动实现从“被动响应”到“主动关怀”、从“单点提效”到“全链路重构”的智能体验升级。

从用户进线前，主动服务引擎通过分析行为数据预测意图，精准介入办理流程卡点、账务异常等高价值场景，从源头降低问题发生率；从用户进线后，多Agent智能中枢依托路由中枢动态调度问题咨询、信息查询、操作指引、任务处理等专业化Agent集群，实现跨产品、跨渠道的复杂需求一站式解决；从服务转接人工时，坐席Copilot系统基于前期交互自动生成工单，提供前情诊断、用户关注点聚焦的决策建议与合规话术，赋能坐席从执行者升级为决策主导者，均可构建全流程智能化闭环。

本次分享将深入解析大模型与多Agent协同技术驱动的全场景智能化跃迁实践，将结合金融机构的落地案例，揭示技术如何驱动服务效率、用户体验与业务价值的三重跃迁，为行业提供可复用的智能客服升级范式。

课程收益

1、帮助学员了解全场景重构方法论：掌握金融客服“预测-协同-赋能”三阶跃迁的完整技术路径，覆盖从用户未进线到人工服务的全链路闭环设计。

2、帮助学员掌握多Agent落地实战策略：获取可复用的Agent分工架构（路由/业务/决策Agent协同模式）及金融合规性保障方案，规避技术踩坑。

3、帮助学员掌握效能提升量化证据：基于金融机构案例，验证主动服务降低进线量、Agent中枢提升解决率、Copilot缩短处理时长等核心指标

受众人群

金融企业高管、客服体系负责人、金融AI产品经理、算法工程师、AI架构师、客服经理与一线坐席及其他对智能体应用感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、破局点：金融客服的体验困局与智能化机遇

2、技术底座：大模型驱动的多Agent协同架构设计

3、全场景跃迁实践：从预测到闭环的智能进化

4、未来展望：从能力构建到生态赋能

5、QA